主要观点：在企业规模下，自动化是必需的且具有弹性设计。Kubernetes 提供了出色的可扩展性和弹性，但 pod 崩溃时，即使经验丰富的工程师也难以解读复杂晦涩的日志和事件。本指南介绍了 AI 驱动的根本原因分析和手动调试的方法，结合命令行可重现性和预测性可观测性方法。
关键信息：

• 介绍了调试分布式系统的方法，包括系统地分类 pod 和节点问题、集成临时和边车调试、使用 ML 模型进行异常检测、应用 AI 辅助的根本原因分析等。
• 详细阐述了每个步骤的操作命令、解释检查清单、AI 扩展等，如检查 pod 和事件、使用临时容器进行实时诊断、添加调试边车、节点级诊断、存储和卷分析、资源利用和自动化、AI 增强调试管道、AI 驱动的根本原因分析、预测性自动缩放、合规和安全等。
• 列举了常见失败场景及对应的症状、根本原因和解决方法，并通过实际企业案例展示了 AI 在调试中的应用和效果。
• 展望了未来自主 DevOps 的发展趋势，如自我修复部署、基于 LLM 的 ChatOps 接口等。
  重要细节：
• 提供了各种调试命令，如kubectl describe pod、kubectl logs等，用于收集和分析相关信息。
• 介绍了临时容器和调试边车的使用场景和命令，在不同环境中进行调试。
• 强调了 AI 在各个步骤中的作用，如自动识别根本原因、总结日志、预测故障等。
• 提及了在企业中应用这些方法的注意事项和经验，如在合规环境中的部署等。